JP4979090B2 - 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、画像中の暗部領域と顔領域を適切な明るさに補正する画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体に関し、例えばスキャナやデジタルカメラ等から入力した画像をプリンタやディスプレイ等に出力するときの画像出力装置などに好適な技術に関する。

デジタルカメラには撮影時の露出を常に最適に保つための自動露出制御装置が設けられている。露出制御方式には種々の方法があるが、光量検出のため画面を複数の適当な領域に分割し、領域ごとに重み付けを行い加重平均を取り、絞りやシャッタスピードなどを調節する方法が一般的である。

しかし、これらの露出制御方式は各社様々であり、撮影条件によって適正に作動しない場合もあるため完全なものは存在しない。とりわけ、被写体の真後ろに光源が存在し、背景と被写体との輝度差が大きい逆光状態では、被写体に露出が合わないと背景の明るさに引っ張られて露出がマイナスに補正されるため、被写体が暗く写ってしまう。

また、夜間ストロボ撮影では、被写体にストロボ光が当たることが前提になるため、絞りやシャッタスピードは既定値に固定される。つまり、ストロボと被写体の距離が遠すぎると光が届かず、この場合も被写体は暗く写ってしまう。なお、露出補正とは、シーンに対して不適切な明るさを持つ被写体を、シーンに適した明るさに調節することを意味する。例えば露出不足で全体に暗い被写体や、逆光で暗くなっている被写体を明るくしたり、露出オーバな被写体を暗くしたりすることである。

カメラにおける露出補正は、レンズに入る入射光量を調節するために絞りやシャッタスピードを変える方法が一般的である。また、プリンタやディスプレイでは、入出力変換関数（階調補正カーブ）等を用い、入力信号の明るさに対し出力信号の明るさを最適化するための処理等を意味する。このように露出を補正して画像データの明るさを調節することと、本発明における階調補正処理とは目的が同等であるので、以下、階調補正処理と記す。

このようなデジタル画像の撮影時における不適切な露出状態に対応するため、画像データを自動的に階調補正する技術が多数提案されている。例えば、逆光の度合いを示す値を輝度ヒストグラムから算出し、逆光度合いが高いほど、暗い階調値を明るく補正するトーンカーブを選択する方法（特許文献１）、画像全体の輝度ヒストグラムから算出した平均輝度と、画像中の顔領域の輝度ヒストグラムから算出した平均輝度の２つから求められる１つの補正目標輝度を用いてトーンカーブを設定する方法（特許文献２）、画像データのシーン判定結果に基づいて決定した第１の階調補正量と、画像中の顔領域を検出し、顔領域の平均輝度に基づいて決定した第２の階調補正量との２つの階調補正量を重み付け平均して決定した第３の階調補正量を用いて、画像データに対して階調補正処理を施す方法（特許文献３）が提案されている。

特開２００７−０１１４３０号公報 特開２００６−０１９９２８号公報 特開２００６−３１９７１４号公報

しかし、特許文献１では、顔領域を検出する機能がないため、被写体として重要な顔領域がトーンカーブによってどのような値に補正されるのか把握できない。従って、選択されたトーンカーブによって補正された顔領域の階調性が損なわれる可能性がある。また、特許文献２では、画像全体の平均輝度を用いているため、暗部領域の明るさに応じて暗部を補正できない。さらに、特許文献３では、画像データのシーン判定に基づく第１の補正量と、画像中の顔領域の平均輝度に基づく第２の補正量とを求め、第１の補正量と第２の補正量とを重み付け平均した第３の補正量を決定し、画像データに階調補正処理を行っているが、顔の補正量（第２の補正量）が、第１の補正量の影響を受けて変動し、重要な被写体である顔の明るさの補正量が不十分となる可能性がある。

本発明は上記した問題点を解決するためになされたもので、
本発明の目的は、不適切な露出状態で撮影された画像において、画像中の人物の顔の明るさと暗部領域の明るさに基づいて、顔の明るさを目標とする明るさへ補正しつつ、顔以外の領域も適切に補正する画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供することにある。

本発明は、画像中の暗部領域を抽出する第１の抽出手段と、前記画像中の顔領域を抽出する第２の抽出手段と、前記暗部領域の平均輝度に基づいて暗部領域の階調補正量を決定する第１の決定手段と、前記顔領域の平均輝度に基づいて顔領域の階調補正量を決定する第２の決定手段と、前記暗部領域の平均輝度と前記顔領域の平均輝度とを比較し、前記暗部領域の平均輝度が前記顔領域の平均輝度よりも低いか否かを判定する判定手段と、前記判定の結果、前記暗部領域の平均輝度が前記顔領域の平均輝度よりも低い場合、前記暗部領域の階調補正量と前記顔領域の階調補正量に基づいて階調補正テーブルを作成し、前記暗部領域の平均輝度が前記顔領域の平均輝度以上の場合、前記顔領域の階調補正量に基づいて階調補正テーブルを作成するテーブル作成手段と、前記テーブル作成手段により作成された階調補正テーブルを用いて画像全体を補正する画像補正手段とを有することを最も主要な特徴とする。

請求項１、５〜７：画像の暗部領域と顔領域を抽出して、それぞれの特徴に基づいて別々に補正量を設定して補正テーブルを作成しているので、画像中の暗部領域と顔領域を適切な明るさに補正することできる。また、暗部領域の平均輝度値と顔領域の平均輝度値の関係に基づいて補正テーブルを作成しているので、暗部領域の平均輝度よりも顔領域の平均輝度が小さい場合は、より重要な被写体である顔の平均輝度に基づいて決定した補正量で補正テーブルを作成することができる。

請求項２：顔領域のサイズを判定し、顔サイズの暗部領域に対する比率が、予め設定した閾値以下である場合は、暗部領域の特徴に基づいて補正テーブルを作成しているので、顔を検出してもそのサイズが暗部領域に対して小さいときは、顔よりも暗部領域を優先して適切な明るさに補正することができる。

請求項３：顔領域のサイズを判定し、顔サイズの画像全体に対する比率が、予め設定した閾値以下である場合は、暗部領域の特徴に基づいて補正テーブルを作成しているので、顔を検出してもそのサイズが画像全体に対して小さいときは、顔よりも暗部領域を優先して適切な明るさに補正することができる。

請求項４：顔の肌領域の明るさ分布をさらに算出して補正テーブルを作成しているので、肌の階調性を考慮して顔領域の明るさを適切な明るさに補正しつつ、暗部領域の明るさを補正することができる。

以下、発明の実施の形態について図面により詳細に説明する。

実施例１
図１は、本発明の実施例１の構成を示す。図１に示す画像処理装置は、暗部領域検出部１０１、顔検出部１０２、暗部領域補正量決定部１０３、顔領域補正量決定部１０４、特性判定部１０５、補正テーブル作成部１０６、画質補正部１０７から構成される。

以下の説明では、入力画像の画素値はＲＧＢ各々８ｂｉｔのデータにより構成されるものとし、輝度値Ｙは各Ｒ、Ｇ、Ｂ値から以下の変換式で求められる。
Ｙ＝０．２９９×Ｒ＋０．５８７×Ｇ＋０．１１４×Ｂ
暗部領域検出部１０１は、入力画像における輝度ヒストグラムから予め設定した輝度閾値以下の値を持つ画素を抽出し、抽出した画素の輝度平均値を算出する。

顔検出部１０２は、入力画像から人物の顔が存在するか否かを検出し、人物の顔が存在する場合は、検出した顔領域の輝度平均を算出する。暗部領域補正量決定部１０３は、暗部領域検出部１０１から入力された暗部領域の平均輝度値に基づいて、予め設定してある補正目標値の算出テーブルから暗部領域の補正目標値を決定する。

顔領域補正量決定部１０４は、顔領域検出部１０２から入力された顔領域の平均輝度に基づいて、予め設定してある補正目標値の算出テーブルから顔領域の補正目標値を決定する。

特性判定部１０５は、暗部領域検出部１０１から入力される暗部領域の平均輝度と、顔領域検出部１０２から入力される顔領域の平均輝度を比較し、暗部の平均輝度が顔の平均輝度よりも低いか否かを判定し、低い場合は”１”を、そうでない場合は”０”を出力する。

補正テーブル作成部１０６は、特性判定部１０５から入力される判定結果に応じて、暗部領域検出部１０１から入力される暗部領域の平均輝度と補正目標値と、顔領域検出部１０２から入力される顔領域の平均輝度と補正目標値を用いて入力画像の明るさ補正テーブルを作成する。

画質補正部１０７は、補正テーブル作成部１０６で作成された補正テーブルを用いて入力画像の明るさを補正し、補正画像を出力する。

図２は、実施例１の処理フローチャートを示す。ステップＳ１において、暗部領域検出部１０１は暗部領域の平均輝度を算出する。ステップＳ２において、顔検出部１０２は、入力画像中から顔を検出する処理を行い、ステップＳ３において、入力画像中に顔が存在するか否かを判定する。顔が存在する場合は、ステップＳ４へ進み、顔が存在しない場合は、ステップＳ８へ進む。

ステップＳ４において、顔検出部１０２は、取得した顔領域の輝度ヒストグラムから顔の平均輝度を算出する。ステップＳ５において、特性判定部１０５は、顔領域の平均輝度と、暗部領域の平均輝度の比較を行い、暗部領域の平均輝度が顔の平均輝度よりも低いか否かを判定する。判定の結果、暗部領域の平均輝度が顔の平均輝度よりも低い場合はステップＳ６へ進み、暗部領域の平均輝度が顔の平均輝度以上の場合はステップＳ７へ進む。

ステップＳ６において、補正テーブル作成部１０６は顔領域の平均輝度と暗部領域の平均輝度を予め定めている目標輝度値へ補正する補正テーブルを作成し、ステップＳ９へ進む。ステップＳ７において、補正テーブル作成部１０６は顔領域の平均輝度を予め定めている目標輝度値へ補正する補正テーブルを作成し、ステップＳ９へ進む。ステップＳ８において、補正テーブル作成部１０６は暗部領域の平均輝度を予め定めている目標輝度値へ補正する補正テーブルを作成し、ステップＳ９へ進む。

ステップＳ９おいて、画質補正部１０７は作成された補正テーブルに基づいて入力画像の階調補正を行い、処理を終了する。

次に、暗部領域検出部１０１と暗部領域補正量決定部１０３における処理の詳細を説明する。

図３（ａ）は、画像全体の輝度ヒストグラムを示す。暗部領域検出部１０１では、画像全体の輝度ヒストグラムを作成し、相対的に暗い領域を抽出するために、まず、輝度ヒストグラムにおいて、最小レベル（０）、および最大レベル（２５５）から累積頻度１％に対する値を算出する。

算出した値は、図３（ａ）に示すように、それぞれ、Ｒａｎｇｅ＿Ｍｉｎ、Ｒａｎｇｅ＿Ｍａｘと設定する。次に、Ｒａｎｇｅ＿Ｍｉｎ、Ｒａｎｇｅ＿Ｍａｘの間を均等に３分割した区間を設定する（図３（ｂ））。各区分の輝度レベルの低い順から番号付けを行い、区分０、１、２とする。最後に、区分０における平均輝度値を算出し、これを暗部領域の平均輝度Ａｖｅ＿Ｄａｒｋとする。また、区分０の画素（暗部領域）の入力画像全体に対する割合、Ｒａｔｉｏ＿Ｄａｒｋを算出する。

暗部領域補正量決定部１０３では、暗部領域検出部１０１で算出された、Ａｖｅ＿ＤａｒｋとＲａｔｉｏ＿Ｄａｒｋを用いて暗部の補正量を決定する。

図３（ｃ）は、暗部の補正量を決定するために必要な補正量設定表を示す。例えば、Ａｖｅ＿Ｄａｒｋが０以上４０未満であり、Ｒａｔｉｏ＿Ｄａｒｋが０．３以上０．６未満である場合は、補正量設定表から、補正量＝１．５と決定する。この表は一例であり、Ａｖｅ＿ＤａｒｋやＲａｔｉｏ＿Ｄａｒｋの分割区間をさらに細かく分割して、補正量を設定してもよい。

図４は、顔領域検出部１０２の処理フローチャートを示す。ステップＳ１１において、入力画像から人間の目、鼻、口等の特徴に着目した顔検出処理を行う。ステップＳ１２では、顔を検出したか否かを判定し、顔を検出した場合に、ステップＳ１３へ進み、顔が検出されなかった場合は終了する。ステップＳ１３では、検出した顔領域の画像中における座標位置を、例えば顔領域を矩形で検出する場合には、その矩形の開始点と終了点を算出する。ステップＳ１４では、顔領域の開始座標、終了座標から得られる矩形範囲の画素の平均輝度Ａｖｅ＿Ｆａｃｅを算出して終了する。

顔領域補正量決定部１０４では、顔領域検出部１０２で算出されたＡｖｅ＿Ｆａｃｅを用いて補正量を決定する。図５は、顔領域の補正量決定のための目標輝度算出テーブルを示す。すなわち、図５における横軸の平均輝度（＝Ａｖｅ＿Ｆａｃｅ）の値に応じた目標輝度が予め設定されており、この目標輝度算出テーブルから一意に顔領域の目標輝度を決定する。

特性判定部１０５では、暗部領域検出部１０１で算出されたＡｖｅ＿Ｄａｒｋと顔領域検出部で算出されたＡｖｅ＿Ｆａｃｅを比較することで、Ａｖｅ＿ＤａｒｋよりもＡｖｅ＿Ｆａｃｅの値が小さいか否かを判定する。もし、（Ａｖｅ＿Ｄａｒｋ＜Ａｖｅ＿Ｆａｃｅ）ならば、判定結果Ｄｅｔ＝１とし、そうでない場合は、Ｄｅｔ＝０とする。

補正テーブル作成部１０６では、暗部領域補正量決定部１０３において決定した暗部領域の補正量、顔領域補正量決定部１０４において決定した顔領域の補正目標輝度を用いて、特性判定部１０５の判定結果に応じた輝度補正テーブルの作成を行う。

特性判定部１０５の判定結果ＤｅｔがＤｅｔ＝１の場合は、暗部領域の補正量と、顔領域の補正目標輝度を用いた補正テーブルの作成を行う。図６（ａ）は、作成した補正テーブルの一例を示す。横軸が入力輝度値、縦軸が補正後の輝度値を表している。Ａｖｅ＿ＤａｒｋとＲａｔｉｏ＿Ｄａｒｋから決定した補正量（この例の場合は補正量＝２）を用いて、輝度値０から輝度値Ａｖｅ＿Ｄａｒｋまでの補正テーブルを決定する。

次に、Ａｖｅ＿Ｆａｃｅに基づいて決定した目標輝度値を用いて、輝度値Ａｖｅ＿Ｄａｒｋから輝度値Ａｖｅ＿Ｆａｃｅまでの補正テーブルを作成する。Ａｖｅ＿Ｆａｃｅから２５５までは、Ａｖｅ＿Ｆａｃｅの目標輝度値から２５５へ結ぶ。以上のようにして補正テーブルを作成する。

特性判定部１０５の判定結果ＤｅｔがＤｅｔ＝０の場合、顔の平均輝度を重視した補正テーブルを作成する。図６（ｂ）は、作成したＬＵＴの一例を示し、横軸が入力輝度値、縦軸が補正後の輝度値を表している。

判定結果ＤｅｔがＤｅｔ＝０の場合は、顔の平均輝度を重視した補正テーブルを作成するため、Ａｖｅ＿Ｆａｃｅに基づいて決定した目標輝度値を用いて、輝度０から輝度値Ａｖｅ＿Ｆａｃｅまでの補正テーブルを作成する。Ａｖｅ＿Ｆａｃｅから２５５までは、Ａｖｅ＿Ｆａｃｅの目標輝度値から２５５へ結ぶ。以上のようにして補正テーブルを作成する。

画質補正部１０７では、補正テーブル作成部１０６において作成された補正テーブルを用いて入力画像の階調補正を行い補正画像を出力する。作成された補正テーブルを用いて、以下のように階調補正を行う。

入力輝度値をＹ１（ｊ）（ｊ＝１，２，．．．．Ｎ）とすると、Ｙ１（ｊ）に対して補正テーブルを用いて補正後の出力輝度値Ｙ２（ｊ）を算出し、階調補正係数Ｃ（ｊ）を以下の式で算出する。Ｃ（ｊ）＝Ｙ２（ｊ）／Ｙ１（ｊ）
次に、入力画素値（Ｒ１（ｊ），Ｇ１（ｊ），Ｂ１（ｊ））を以下の式で変換することで、階調補正を行い、（Ｒ２（ｊ），Ｇ２（ｊ），Ｂ２（ｊ））を出力画素値とする。
Ｒ２（ｊ）＝Ｃ（ｊ）×Ｒ１（ｊ）
Ｇ２（ｊ）＝Ｃ（ｊ）×Ｇ１（ｊ）
Ｂ２（ｊ）＝Ｃ（ｊ）×Ｂ１（ｊ）
実施例２
実施例２は、入力画像の顔サイズの大小を判定して、入力画像の補正を切り替える実施例である。
図７は、本発明の実施例２の構成を示す。図７に示す画像処理装置は、暗部領域検出部２０１、顔検出部２０２、暗部領域補正量決定部２０３、顔領域補正量決定部２０４、特性判定部２０５、顔サイズ判定部２０６、補正テーブル作成部２０７、画質補正部２０８から構成される。

暗部領域検出部２０１、顔検出部２０２、暗部領域補正量決定部２０３、顔領域補正量決定部２０４、特性判定部２０５は、実施例１と同様である。

顔サイズ判定部２０６は、顔検出部２０２において検出された顔領域の開始座標と終了座標から求められる矩形範囲の画素数と、暗部領域から求められる画素数を用いて、暗部領域と顔領域の割合を判定する。

顔領域と暗部領域の画素数を比較し、（顔領域の画素数／暗部領域の画素数）が、予め設定された閾値ｔｈ＿ＦａｃｅＭｉｎ以上である場合は、判定結果としてＤｅｔ＿Ｆａｃｅ＝”１”を設定し、予め設定された閾値ｔｈ＿ＦａｃｅＭｉｎ未満である場合は、判定結果としてＤｅｔ＿Ｆａｃｅ＝”０”を設定する。

図８は、顔サイズ判定部２０６の処理フローチャートを示す。ステップＳ２１において、顔領域の開始座標と終了座標から顔領域のサイズ（画素数）を算出する。次に、ステップＳ２２において、（顔サイズ／暗部領域のサイズ）＞ｔｈ＿ＦａｃｅＭｉｎであるか否かを判定する。判定結果が真である場合は、ステップＳ２３へ進み、そうでない場合は、ステップＳ２４へ進む。

ステップＳ２３では、顔サイズ判定結果をＤｅｔ＿Ｆａｃｅ＝”１”に設定して終了する。ステップＳ２４では、顔サイズ判定結果をＤｅｔ＿Ｆａｃｅ＝”０”に設定して終了する。

補正テーブル作成部２０７は、特性判定部２０５の判定結果Ｄｅｔと、顔サイズ判定部２０６の判定結果Ｄｅｔ＿ＦａｃｅＭｉｎの値に従って、補正テーブルの作成を行う。

図９は、ＤｅｔとＤｅｔ＿ＦａｃｅＭｉｎの判定結果に従って、暗部領域と顔領域の補正量のどちらを用いて補正テーブルを作成するかを決定する表である。Ｄｅｔ＝１であり、Ｄｅｔ＿ＦａｃｅＭｉｎ＝０である場合は、暗部領域のみの補正量を用いて補正テーブルの作成を行う。また、Ｄｅｔ＝０であり、Ｄｅｔ＿ＦａｃｅＭｉｎ＝０である場合は、暗部領域のみの補正量を用いて補正テーブルの作成を行う。

補正テーブル作成部２０７における補正テーブル作成の方法、画質補正部２０８における階調補正の方法は、実施例１と同様であり、説明を省略する。

実施例３
実施例２では、顔サイズ判定部２０６において、顔領域のサイズと暗部領域のサイズの比率に基づいて、暗部領域と顔領域のどちらの補正量を用いて補正テーブルの作成を行うかを決定したが、顔領域のサイズと画像全体のサイズとの比率に基づいて暗部領域と顔領域のどちらの補正量を用いて補正テーブルの作成を行うかを決定してもよい。

すなわち、実施例３では、図６の顔サイズ判定部２０６において、入力画像から画像全体の画素数を求め、顔領域と画像全体の画素数を比較し、（顔領域の画素数／画像全体の画素数）が、予め設定された閾値ｔｈ＿ＦａｃｅＭｉｎ２以上である場合は、判定結果Ｄｅｔ＿ＦａｃｅＭｉｎ＝”１”、予め設定された閾値ｔｈ＿ＦａｃｅＭｉｎ２未満である場合は、判定結果Ｄｅｔ＿ＦａｃｅＭｉｎ＝”０”を設定する。

補正テーブル作成部２０７は、特性判定部２０５における判定結果Ｄｅｔと、顔サイズ判定部２０６の判定結果Ｄｅｔ＿ＦａｃｅＭｉｎの値に従って、補正テーブルの作成を行う。

補正テーブル作成部での処理は、実施例２と同様である。図９は、ＤｅｔとＤｅｔ＿ＦａｃｅＭｉｎの判定結果に従って、暗部領域と顔領域の補正量のどちらを用いて補正テーブルを作成するかを決定する表である。Ｄｅｔ＝１であっても、Ｄｅｔ＿ＦａｃｅＭｉｎ＝０である場合は、暗部領域のみの補正量を用いて補正テーブルの作成を行う。また、Ｄｅｔ＝０であっても、Ｄｅｔ＿ＦａｃｅＭｉｎ＝０である場合は、暗部領域のみの補正量を用いて補正テーブルの作成を行う。

補正テーブル作成部２０７における補正テーブル作成の方法、画質補正部２０８における階調補正の方法は、実施例１と同様である。

以上のように、特性判定部２０５における判定結果に関わらず、顔のサイズが比較対象の暗部領域、もしくは画像全体に対して小さい場合は、暗部領域の方が重要性が高いと判断し、暗部領域の補正量に基づいて補正テーブルを作成することができる。

実施例４
実施例４は、顔領域における肌の輝度分布を算出し、肌の輝度が分布する区間においては補正テーブルの傾きを少なくとも１以上とする実施例である。実施例４では、頬や額のような比較的階調性が重要となる輝度の区間における階調性を維持する。

図１０は、本発明の実施例４の構成を示す。図１０に示す画像処理装置は、暗部領域検出部３０１、顔検出部３０２、暗部領域補正量決定部３０３、顔領域補正量決定部３０４、特性判定部３０５、肌の明るさ分布算出部３０６、補正テーブル作成部３０７、画質補正部３０８から構成される。

暗部領域検出部３０１、顔検出部３０２、暗部領域補正量決定部３０３、顔領域補正量決定部３０４、特性判定部３０５は、実施例１と同様である。

肌の明るさ分布算出部３０６は、顔検出部３０２において検出された顔領域の開始座標と終了座標から求められる矩形領域において、肌色の色相範囲である画素を抽出し、抽出した肌色画素の輝度分布を算出する。

肌色の色相範囲にある画素を抽出するために、矩形領域における画素をＬ＊ａ＊ｂ＊空間へ変換し、
（ａ＊＞０）かつ（ｂ＊＞０）かつ、彩度Ｃ＝√（ａ＊×ａ＊ ＋ｂ＊×ｂ＊）＞ｔｈ＿ＦａｃｅＣ
を満たす画素の輝度ヒストグラムを作成する。
ここで、ｔｈ＿ＦａｃｅＣは、予め設定する彩度閾値である。

作成した輝度ヒストグラムから、肌色画素の輝度分布の最小値Ｓｋｉｎ＿Ｍｉｎと最大値Ｓｋｉｎ＿Ｍａｘを決定し、補正テーブル作成部３０７へ出力する
補正テーブル作成部３０７では、肌の明るさ分布算出部３０６から入力される肌の輝度分布の最小値、最大値と特性判定部３０５から入力される判定結果に応じて、暗部領域検出部３０１から入力される暗部領域の平均輝度と補正目標値と、顔領域検出部１０２から入力される顔領域の平均輝度値と補正目標値を用いて入力画像の明るさ補正テーブルを作成する。

特性判定部３０５の判定結果がＤｅｔ＝１の場合は、暗部領域の補正量と、顔領域の補正目標輝度を用いた補正テーブルの作成を行う。図１１（ａ）は、暗部領域の補正量と、顔領域の補正目標輝度を用いて作成した補正テーブルの一例を示す。横軸が入力輝度値、縦軸が補正後の輝度値を表している。

Ａｖｅ＿ＤａｒｋとＲａｔｉｏ＿Ｄａｒｋから図３（ｃ）の表に従って決定した暗部領域の補正量（この例の場合は補正量＝２）を用いて、輝度値０から輝度値Ａｖｅ＿Ｄａｒｋまでの補正テーブルを作成する。

次に、Ａｖｅ＿Ｆａｃｅに基づいて図５に従い決定した顔領域の目標輝度値を用いて、輝度値Ａｖｅ＿Ｄａｒｋから輝度値Ａｖｅ＿Ｆａｃｅまでの補正テーブルを作成する。Ａｖｅ＿Ｆａｃｅから２５５までは、Ａｖｅ＿Ｆａｃｅの目標輝度値から２５５へ結ぶ。次に、作成された補正テーブルを修正することで最終的な補正テーブルとする。

肌の明るさ分布算出部３０６から入力される肌の輝度分布の最小値、最大値を用いて、上記のように作成した補正テーブルを修正する。

修正した補正テーブルの例を図１１（ｂ）に示す。肌の輝度範囲である、Ｓｋｉｎ＿ＭｉｎからＳｋｉｎ＿Ｍａｘの区間は、傾き”１”となるように補正テーブルを修正し、０からＳｋｉｎ＿Ｍｉｎの区間は、先の方法で作成した補正テーブルを用いる。Ｓｋｉｎ＿Ｍａｘから２５５の区間は、輝度値Ｓｋｉｎ＿Ｍａｘにおける補正後の輝度値から２５５へ結ぶようにして、補正テーブルの修正を終了する。

特性判定部３０５の判定結果がＤｅｔ＝０の場合は、顔領域の平均輝度と顔領域の補正目標輝度を用いて補正テーブルを作成する。この場合の処理は実施例１と同様であり、また画質補正部３０８の処理も実施例１と同様である。

また、本発明は、前述した実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（ＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した各実施例の機能を実現することになる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施例の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した各実施例の機能が実現される場合も含まれる。さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した各実施例の機能が実現される場合も含まれる。また、本発明の実施例の機能等を実現するためのプログラムは、ネットワークを介した通信によってサーバから提供されるものでも良い。

本発明の実施例１の構成を示す。 実施例１の処理フローチャートを示す。 画像全体の輝度ヒストグラム、その区分を示す。 顔領域検出部の処理フローチャートを示す。 目標輝度算出テーブルを示す。 実施例１の補正テーブル例を示す。 本発明の実施例２の構成を示す。 顔サイズ判定部の処理フローチャートを示す。 補正テーブルを作成する際に参照する領域を示す。 本発明の実施例４の構成を示す。 実施例４の補正テーブル例を示す。

符号の説明

１０１ 暗部領域検出部
１０２ 顔検出部
１０３ 暗部領域補正量決定部
１０４ 顔領域補正量決定部
１０５ 特性判定部
１０６ 補正テーブル作成部
１０７ 画質補正部

Claims (7)

1. 画像中の暗部領域を抽出する第１の抽出手段と、前記画像中の顔領域を抽出する第２の抽出手段と、前記暗部領域の平均輝度に基づいて暗部領域の階調補正量を決定する第１の決定手段と、前記顔領域の平均輝度に基づいて顔領域の階調補正量を決定する第２の決定手段と、前記暗部領域の平均輝度と前記顔領域の平均輝度とを比較し、前記暗部領域の平均輝度が前記顔領域の平均輝度よりも低いか否かを判定する判定手段と、前記判定の結果、前記暗部領域の平均輝度が前記顔領域の平均輝度よりも低い場合、前記暗部領域の階調補正量と前記顔領域の階調補正量に基づいて階調補正テーブルを作成し、前記暗部領域の平均輝度が前記顔領域の平均輝度以上の場合、前記顔領域の階調補正量に基づいて階調補正テーブルを作成するテーブル作成手段と、前記テーブル作成手段により作成された階調補正テーブルを用いて画像全体を補正する画像補正手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記顔領域の大きさを判定する顔領域サイズ判定手段をさらに備え、前記テーブル作成手段は、前記顔領域の大きさと前記暗部領域の大きさとの比率が、予め設定した閾値以下である場合、前記暗部領域の階調補正量に基づいて階調補正テーブルを作成することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記顔領域の大きさを判定する顔領域サイズ判定手段をさらに備え、前記テーブル作成手段は、前記顔領域の大きさと画像全体の大きさとの比率が、予め設定した閾値以下である場合、前記暗部領域の階調補正量に基づいて階調補正テーブルを作成することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
4. 前記抽出した顔領域から顔の肌領域の明るさの分布を算出する算出手段をさらに備え、前記テーブル作成手段は、前記肌領域の明るさの分布区間において、少なくとも傾きが１以上となる階調補正テーブルを作成することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
5. 画像中の暗部領域を抽出する第１の抽出工程と、前記画像中の顔領域を抽出する第２の抽出工程と、前記暗部領域の平均輝度に基づいて暗部領域の階調補正量を決定する第１の決定工程と、前記顔領域の平均輝度に基づいて顔領域の階調補正量を決定する第２の決定工程と、前記暗部領域の平均輝度と前記顔領域の平均輝度とを比較し、前記暗部領域の平均輝度が前記顔領域の平均輝度よりも低いか否かを判定する判定工程と、前記判定の結果、前記暗部領域の平均輝度が前記顔領域の平均輝度よりも低い場合、前記暗部領域の階調補正量と前記顔領域の階調補正量に基づいて階調補正テーブルを作成し、前記暗部領域の平均輝度が前記顔領域の平均輝度以上の場合、前記顔領域の階調補正量に基づいて階調補正テーブルを作成するテーブル作成工程と、前記テーブル作成工程により作成された階調補正テーブルを用いて画像全体を補正する画像補正工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
6. 請求項５記載の画像処理方法をコンピュータに実現させるためのプログラム。
7. 請求項５記載の画像処理方法をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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